Mentalidade AI First: Reinventando o Jogo de Negócios e Carreiras

Há pouco tempo, a maioria das iniciativas de IA se concentrava em acelerar ou melhorar processos já existentes: diminuir o tempo em uma atividade repetitiva, automatizar a triagem de currículos no RH, ou refinar análises de crédito no setor financeiro. Esse enfoque já trazia benefícios — redução de custos, eliminação de etapas redundantes, melhoria na qualidade de algumas entregas — mas em boa parte dos casos se limitava a enxergar a IA como acessório de aperfeiçoamento.

Entretanto, a IA ganhou novas camadas de capacidade, sobretudo após o avanço dos algoritmos de deep learning e das IAs generativas. Isso não só acelerou processos: abriu caminho para reinventá-los completamente. Ser AI First significa não mais adequar a IA a um processo herdado, mas sim entender a fundo o que a tecnologia possibilita e, a partir daí, repensar a maneira de realizar determinada tarefa ou construir um serviço.

Tentando resumir a evolução da “Inteligência Artificial” em um parágrafo:

Do tratamento de dados à criação de modelos de linguagem cada vez mais avançados, a evolução para sistemas de Inteligência Artificial segue uma linha contínua: começa com a ciência de dados, que organiza e analisa informações em grande escala; avança para a inteligência artificial em sentido amplo, onde tarefas como classificação ou decisão são ensinadas aos algoritmos de forma pontual; segue pelo machine learning, em que as máquinas aprendem padrões a partir dos dados sem depender de programação explícita; intensifica-se no deep learning, cujas redes neurais profundas conseguem encontrar representações mais abstratas e complexas; culmina na arquitetura Transformer, que inaugura os grandes modelos de linguagem (LLMs) — treinados com gigantescas bases textuais para dominar nuances da linguagem humana — e abre caminho para modelos generativos de última geração, como ChatGPT, Claude e Gemini, Sora e muitos outros incluindo os Multimodais, capazes de dialogar, criar textos, sons, imagens e até “raciocinar’ em nível cada vez mais sofisticado.

Essa nova forma de encarar o problema fica possível com os modelos de IA generativa criando um “novo paradigma” capaz de permitir que uma empresa repense seu modo de operar do zero. Assim, AI First não é apenas “adicionar robôs”, mas:

• Compreender os fundamentos e o funcionamento da IA, estudando de forma contínua como algoritmos podem aprender, prever, criar e interagir.

• Identificar possibilidades além da otimização: descobrir oportunidades de oferecer novos produtos, engajar clientes de forma inédita ou até mesmo criar “assistentes inteligentes” para analisar dados e gerar insights que antes não eram visíveis.

• Questionar processos existentes: será que as etapas de um fluxo operacional fazem sentido no contexto atual, quando a IA pode assumir parte significativa do trabalho? Ao mover a IA para o centro, questionamos o que de fato precisa ser feito por um humano, onde a supervisão é essencial, como eliminar o supérfluo e onde a criatividade humana passa a ter ainda mais valor.

  
  

Essa mudança de mentalidade — de uso incremental da IA para um redesenho profundo — mostra que as potencialidades vão muito além do que apenas acelerar algo que já existia e aproveitar apenas uma fração do potencial da IA. O impacto maior ocorre quando se entende a tecnologia a ponto de criar novos modelos de execução.

MÉTODO TRADICIONAL DE APLICAÇÃO DA IA NA MELHORIA DE PROCESSOS EXISTENTES

NOVO MÉTODO A PARTIR DO CONCEITO AI FIRST

ASSISTA AO VÍDEO INSPIRADO NESTE ARTIGO DE HAMILTON MATTOS:

2. Fundamentos do AI First: dados, cultura e redesenho de processos

Para que a IA se torne, de fato, pilar estratégico, algumas condições se mostram fundamentais:

1. Domínio dos fundamentos A IA não pode ser vista como “caixa-preta”. Profissionais de diferentes áreas — não só de TI, mas também de negócios, RH e marketing — precisam compreender minimamente como a IA aprende, como usar dados de maneira eficaz e quais são suas limitações e riscos (por exemplo, vieses em algoritmos). A partir desse entendimento, desenham-se processos que encaixem a IA de forma equilibrada, confiável e ética.

2. Dados como ativo principal Para que a IA gere resultados de alto valor, é essencial ter dados de qualidade. Uma organização AI First costuma investir em governança de dados, integrações entre departamentos e sistemas robustos para coletar, limpar e armazenar informações. Conforme discutido em diversos estudos, dados não podem ficar “siloed”; eles devem estar disponíveis para que diversos algoritmos e equipes possam se basear neles.

3. Quebra de silos e cultura colaborativa Quanto mais a IA permeia vários setores de uma empresa (RH, marketing, financeiro, jurídico etc.), mais evidente se torna a necessidade de colaboração entre diferentes áreas. Ser AI First exige que a tecnologia seja adotada de forma transversal, com times multidisciplinares desenhando soluções integradas. Também exige segurança psicológica: a equipe precisa sentir que pode experimentar, errar e aprender, sem medo de julgamento.

4. Redesenho de processos Em vez de “enxertar” um algoritmo em um processo antigo, as empresas AI First questionam se aquele processo inteiro não deve ser repensado. Em muitos exemplos, do atendimento ao cliente à triagem de currículos, a IA pode assumir grande parte das etapas rotineiras, enquanto as pessoas passam a agregar valor onde a empatia ou a tomada de decisão estratégica é insubstituível. Quando as tarefas mecânicas saem das mãos dos colaboradores, sobra tempo para que eles invistam em criatividade, relacionamento e inovação — áreas nas quais as máquinas não competem.

3. Insights a partir de uma sondagem no LINKEDIN:

Para ilustrar, realizamos uma breve sondagem no LinkedIn para identificar quantos profissionais já se intitulam “Head of AI”, “Director of AI” ou algo similar, bem como a busca de perfis que mencionem “Inteligência Artificial” em suas descrições. A quantidade crescente de pessoas com esses cargos e competências ilustra que muitas organizações já percebem a necessidade de ter times ou lideranças especializadas em IA.

No mundo: + ou - 21 mil profissionais ocupam posição de gestão com IA no nome do cargo.

No Brasil: + ou - 288 profissionais ocupam posição de gestão com IA no nome do cargo.

Da mesma forma, essas empresas deixam de ser apenas “de tecnologia” no sentido estrito: hoje, qualquer empresa que tome a IA como base — de bancos a plataformas de varejo — pode ser considerada tech-driven. O vídeo exemplifica isso ao citar grandes nomes da indústria, do setor de alimentação a instituições públicas.

Por outro lado, o uso do LinkedIn para filtrar empresas e profissionais AI First traz a noção de que ser “primeiro em IA” não é exclusividade de companhias nativas digitais.

Empresas tradicionais de diversos segmentos (automotivo, alimentício, varejo, serviços públicos) também começam a criar cargos focados em Inteligência Artificial, buscando redesenhar seus próprios processos.

4. O papel das pessoas e o futuro do trabalho

Uma das maiores dúvidas que surgem quando se fala em IA em primeiro lugar é: “Onde ficam as pessoas?”. Para muitos profissionais, o receio de substituição por algoritmos é real. Entretanto, a interpretação apresentada é que ser AI First valoriza quem compreende e sabe usar as tecnologias, ampliando sua capacidade de inovar.

• Profissionais tornam-se cada vez mais estratégicos: Em vez de gastar horas manuais em processos repetitivos, têm espaço para desenvolver soft skills, criatividade, visão de negócio e relacionamento.

• Empresas buscam novos perfis: papéis como Head of AI, AI Product Manager, AI Strategist ou Chief AI Officer surgem para orquestrar essa transformação; além disso, times de áreas não técnicas (marketing, vendas, RH) precisam conhecer princípios de IA para dialogar com equipes de tecnologia, garantindo que as soluções estejam alinhadas às metas organizacionais.

• Ética, transparência e uso responsável: outro ponto é a necessidade de atuar com transparência, assegurando que a IA seja usada para o bem comum e de forma ética. Isso exige profissionais atentos a vieses algorítmicos, privacidade de dados e governança.

5. Interpretações adicionais: vários olhares sobre o AI First

Embora o termo “AI First” tenha se popularizado, existem variadas interpretações. Alguns profissionais entendem AI First como “uma cultura de inovação orientada a dados e IA”; outros defendem que “AI First” exige repensar inclusive a estratégia de longo prazo e a oferta de produtos, transformando totalmente a empresa. Há também quem interprete ser AI First como a prática de “pensar sempre se há uma solução em IA” antes de recorrer ao convencional.

Diferentes empresas vão adotar o conceito em distintos graus. As mais avançadas já redesenham todos os processos e lançam produtos nativamente integrados à IA. Empresas que ainda tateiam o tema podem começar com áreas pontuais (por exemplo, melhorando um fluxo de atendimento ou a análise de currículos), mas se autointitulam AI First porque essa é a mentalidade que desejam disseminar.

O fato é que, como destacado, “usar IA não torna automaticamente a empresa AI First”. A diferença está em colocar a inteligência artificial como parte central do DNA da organização, criando uma mentalidade de aprendizado contínuo, colaboração, e questionando se cada processo aproveita ou não o poder dos dados e algoritmos.

6. Conclusão: rumo ao futuro (humanamente) tecnológico

Adotar a mentalidade AI First não é um movimento trivial, mas uma jornada de transformação. Exige vontade de aprender, de errar e refazer processos, de integrar áreas diferentes da empresa e, sobretudo, de valorizar as pessoas que viabilizam esse novo modelo.

O primeiro passo para qualquer profissional — seja no RH, seja na diretoria — é entender e se aprofundar. Busque conhecer os fundamentos de IA, teste ferramentas e exercite a curiosidade. Organizações precisam desenvolver cultura de inovação, segurança psicológica e abertura para o novo.

Seja para descobrir novos usos da IA no dia a dia, seja para construir equipes especializadas ou pensar em produtos inovadores, o norte não muda: repensar e não somente otimizar. É nessa ruptura que a verdadeira potência da Inteligência Artificial se mostra, abrindo caminhos para soluções até então inimagináveis.

Em suma, o futuro do trabalho e dos negócios, dentro da lógica AI First, tende a ser cada vez mais humanamente tecnológico (Referência ao SWSX25 onde ouvi esta frase): as máquinas farão parte essencial da engrenagem, mas nós, humanos, traremos a empatia, a visão crítica, a criatividade e o senso de propósito que as organizações precisam para prosperar — e, afinal, para se manterem genuinamente conectadas à realidade de clientes e colaboradores.

7. Exemplos de Empresas e Suas Estratégias para se Tornarem AI First

A partir de uma breve sondagem, podemos destacar casos de organizações que ilustram diferentes abordagens para colocar a IA no centro de suas operações e estratégias. A seguir, reunimos alguns exemplos significativos:

1. Nubank (Finanças – Brasil)

• Cenário: Nasceu como fintech digital e declara-se “IA-first”.

• Estratégia de IA:

  • Modelagem de crédito: Uso intenso de modelos preditivos para concessão de crédito, análise de risco e detecção de fraudes.

  • Foundation Model: Desenvolvimento de uma infraestrutura robusta de IA para integrar dados de diferentes produtos financeiros.

  • Experiência Personalizada: Testes com IA generativa para auxiliar clientes em decisões de investimento e recomendações personalizadas, além de melhorar atendimento por chatbots e simulações.

  • Aquisição de startups especializadas: A compra da Hyperplane, por exemplo, reforçou a capacidade de analisar dados não estruturados e ofereceu base para soluções cada vez mais avançadas.

Destaque: O Nubank não só otimiza processos existentes, mas reconstrói a oferta de produtos e a experiência do usuário com IA no núcleo — da “money platform” até recursos de análise financeira em tempo real.

Vale conhecer o CASE DO NUBANK COM A OPENAI: https://openai.com/index/nubank/

2. Morgan Stanley (Finanças – EUA)

• Cenário: Banco de investimento tradicional com vasta base de consultores financeiros.

• Estratégia de IA:

  • Assistente Generativo: Implementação de uma solução baseada em IA generativa (GPT-4) para auxiliar mais de 10 mil assessores financeiros.

  • Acesso Rápido a Informações: O “copiloto” de IA pesquisa documentos internos e relatórios extensos, resumindo e oferecendo recomendações rápidas que cada assessor personaliza para o cliente.

  • Produtividade e Personalização: A iniciativa libera os assessores de buscas manuais demoradas, tornando o atendimento ao cliente mais escalável e individualizado.

Destaque: Redesenhou o fluxo de consultoria financeira — a IA prepara análises, e o humano foca na estratégia e no relacionamento com o cliente, combinando escala e toque pessoal.

3. BP (Beneficência Portuguesa) e CI&T (Saúde – Brasil)

• Cenário: Hospital tradicional em processo de modernização, em parceria com uma consultoria digital (CI&T).

• Estratégia de IA:

  • Processo de Alta: Desenvolvimento de um aplicativo inteligente que gera sumários de internação por IA generativa, simplificando orientações médicas para o paciente.

  • Auditoria Médica: Uso de IA para organizar e analisar dados de contas hospitalares, reduzindo custos de auditoria em até 50% e acelerando conferências.

  • Foco em Eficiência e Clareza: A adoção de algoritmos não somente acelera tarefas, mas facilita a comunicação, permitindo que profissionais de saúde se dediquem mais ao cuidado direto e menos à burocracia.

Destaque: A BP reformulou parte de seus processos clínicos e administrativos, usando IA como força motriz para entregar mais valor ao paciente e otimizar recursos.

4. Ping An (Seguros & Saúde – China)

• Cenário: Originalmente um grupo segurador, expandiu para serviços de saúde digital.

• Estratégia de IA:

  • Plataforma Good Doctor: Combinação de algoritmos e telemedicina para consultas online e triagem. A IA coleta dados clínicos e auxilia no diagnóstico, conectando pacientes a médicos humanos na etapa final.

  • Foco em Escala: Atende milhões de usuários com poucos médicos, graças à triagem prévia feita por IA.

  • Eficiência e Novos Modelos: O conceito de “ecossistema de saúde digital” reforça a ideia de repensar o modelo de atendimento — em vez de processos manuais, a IA centraliza dados e orienta boa parte do fluxo.

Destaque: Ao integrar seguros e saúde em uma plataforma, a Ping An remodelou seu core business para ser efetivamente IA-first, oferecendo consultas, diagnósticos e serviços com alta escalabilidade.

5. Walmart (Varejo – EUA)

• Cenário: Maior varejista do mundo, tem intensificado investimentos em automação e algoritmos.

• Estratégia de IA:

  • Gestão de Inventário: Uso de algoritmos para prever demanda e reabastecer prateleiras dinamicamente, evitando rupturas ou excessos de estoque.

  • Otimização Logística: Pioneira em implementar robôs e IA para movimentar mercadorias em centros de distribuição.

  • Empoderamento de Funcionários: Relatos de que a automação no armazém prolonga a carreira de trabalhadores ao reduzir o trabalho pesado e permitir que eles se concentrem em tarefas mais qualificadas.

Destaque: Em vez de acrescentar IA pontualmente, o Walmart integrou algoritmos em diversas operações (lojas, logística, gestão de funcionários), resultando em saltos de produtividade e mais rapidez na resposta às mudanças de demanda.

6. Alibaba (Varejo – China)

• Cenário: Gigante do e-commerce chinês, expandiu para lojas físicas inteligentes (Hema/Freshippo).

• Estratégia de IA:

  • Novo Varejo (“New Retail”): Combinação de lojas físicas e comércio online usando IA. Estoques 100% digitalizados, checkout por reconhecimento facial e entregas em 30 minutos a partir das lojas mais próximas.

  • Personalização e Data-Driven: Algoritmos analisam enormes volumes de dados (histórico de compras, clima, tráfego) para prever demanda com alta precisão e otimizar rotas de entrega.

  • Experiência Unificada: O cliente transita entre físico e online sem barreiras; a IA garante conveniência em todas as etapas (pagamento, estoque, promoção).

Destaque: O Alibaba não apenas adotou ferramentas inteligentes, mas recriou o próprio conceito de varejo — integrando loja física, e-commerce e logística num ecossistema orientado a IA.

Elaborado por: Hamilton Mattos